Taşlama işleminde titreşimin izlenmesi ve yüzey pürüzlülüğünün regresyonla modellenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorAsiltürk, İlhan
dc.contributor.authorÇelik, Levent
dc.date.accessioned2017-10-27T07:50:51Z
dc.date.available2017-10-27T07:50:51Z
dc.date.issued2010
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Makina Eğitimi Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu çalışmada, 62 HRC sertlikte AISI 8620 sementasyon çeliği CNC taşlama tezgahın da dış silindirik taşlama işlemine tabi tutulmuştur. Kesme parametreleri olarak işin devri, ilerleme ve talaş derinliği alınmıştır. Bu değerlere karşılık çıkış olarak; offline ölçülen ortalama yüzey pürüzlülüğü (Ra), ortalama pürüzlülük yüksekliği (Rz) ve online olarak ölçülen z yönündeki titreşim (az) sinyalleri alınmıştır. Deneysel sonuçlardan istatistiksel regresyonla I. derece, II. derece ve logaritmik olarak Ra, Rz ve az değerlerini tahmin eden regresyon denklemleri elde edildi. Modelde faktörlerin etkinliği varyans analizi (ANOVA) ile tespit edildi. Regresyon için MİNİTAB 14 adlı istatistik programı, ANOVA testi için SPSS 16.0 istatistiksel programı kullanıldı. Üç farklı regresyon modeli ile elde edilen tahmin değerleri karşılaştırıldı. Bu çalışma için verilen şartlarda en yüksek belirtme katsayısı (R2), II. dereceden regresyon modeliyle Ra için % 84,6, Rz için % 89 ve az için % 92,7 bulunmuştur. Elde edilen teorik ve pratik kazanım imalat sektöründe çeşitli alanlarda kullanılacaktır.en_US
dc.description.abstractIn this study, 62 AISI 8620 steel which was hardened by carburizing process used in external cylindrical grinding process. Cutting speed, tool feed rate and cutting depth were taken as cutting parameters. Corresponding to these parameters, offline mean surface roughness (Ra), maximum profile roughness height (Rz), and vibrations which are measured at z direction (az) signals were measured. Regression equations which can predict Ra, Rz and az were modeled as I. Degree, II. Degree and logarithmic equations, by using statistical regression due to experimental results. Effectiveness of factors in the model was determined by variance analysis (ANOVA). MINITAB.14 statistical software was used for regression analysis and SPSS 16.0 statistical software was used for ANOVA test. Predicted values which were obtained three different regression models, were compared with each other. For this study, the best correlation coefficient (R2) values at given circumstances were obtained % 84,6 for Ra, % 89 for Rz and % 92,7 for az by II. Degree regression model. Obtained theoretical and practical acquisitions can be used in various areas of manufacturing sector in the future.en_US
dc.identifier.citationÇelik, L. (2010). Taşlama işleminde titreşimin izlenmesi ve yüzey pürüzlülüğünün regresyonla modellenmesi. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12395/6336
dc.language.isotren_US
dc.publisherSelçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.selcuk20240510_oaigen_US
dc.subjectCNC silindirik taşlamaen_US
dc.subjectYüzey pürüzlülüğüen_US
dc.subjectTitreşimen_US
dc.subjectRegresyon analizien_US
dc.subjectVaryans analizien_US
dc.subjectCNC cylindrical grindingen_US
dc.subjectSurface roughnessen_US
dc.subjectVibrationen_US
dc.subjectRegression analysisen_US
dc.subjectVariance analysisen_US
dc.titleTaşlama işleminde titreşimin izlenmesi ve yüzey pürüzlülüğünün regresyonla modellenmesien_US
dc.title.alternativeMonitoring vibration in grinding process and regression modelling of surface roughnessen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
275148_removed.pdf
Boyut:
8.54 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Levent Çelik
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.51 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu